大语言模型只能覆盖世界问题的约 30%，模型需要更底层的直觉。
来源丨小饭桌
近日，仅成立 4 个月的元环智能（MetaCircle）宣布完成连续两轮共计数亿元融资。所获融资将用于元模型的核心算法迭代与阶段性产品的探索、扩充团队，并持续发布自研基准 benchmark。
其中，种子轮由顺为资本领投，上海未来产业基金、星连资本、君礼资本等机构跟投；种子 + 轮吸引了上海半导体产投、360 战投、首程资本、上海人工智能产业系列基金等产业方及国资背景机构，以及 BV 百度风投、山行资本、云时资本等知名双币基金。
成立之初，元环智能即获得了多家市场化创投机构、产业资本及国资基金的共同支持，形成了多元化的股东阵容。
这家公司在做什么 ? 今天全球都在用大语言模型（LLM）" 思考 "，元环智能创始人、首席科学家刘子鸣认为，大语言模型只能覆盖世界问题的约 30% ——文本、数学、编程这些 " 说得清 " 的任务。剩下 70% 的难题——科学发现、物理世界建模、AI 本身的设计——单靠语言解决不了，模型需要更底层的直觉。
近期 Jev 等模型的发布，也让资本市场第一次看到 " 直觉模型 " 路线的可行性。
而元环智能做的 " 元模型 "（Meta Model），是一台能直接生成模型架构和训练超参数的 " 直觉机器 "：给 Ta 一个陌生模型，Ta 能预判它表现如何、在什么场景下更适配，相当于给 AI 行业装上 " 上帝视角 "，将灵光一现变成日常，不堆算力卷直觉——帮开发者少走弯路、把算力花在刀刃上。
这正是元环智能与热门 RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我改进）路线的根本区别。业内用大语言模型做 AI 自我进化，在刘子鸣看来，就像户外野线探险：没有地图，没有方向直觉依据，唯一的通关方式是刷海量算力一遍遍试错。
元模型能够学会 AI 模型表现背后的规律，相当于拿到了整张地图并配备了 GPS，就拥有了一阶乃至全局的信息指引。
支撑这一判断的，是创始人的学术履历。
刘子鸣生于 1998 年，现为清华大学人工智能学院助理教授，本科就读于北京大学物理系，博士毕业于麻省理工学院（MIT），曾在斯坦福大学从事神经科学与 AI 方向的博士后研究。
他此前最重要的成果 KAN（Kolmogorov-Arnold Networks，柯尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络），用 " 可学习的激活函数 " 替代传统神经网络的固定激活函数，把模型从 " 黑盒 " 变成 " 白盒 " —— 2024 年发布至今，在 GitHub 上获得超 1.6 万星标、谷歌学术引用超 5700 次。
KAN 发表之后，很快掀起了大量围绕该成果的后续研究，这让彼时还在 MIT 念博四的刘子鸣收到了清华大学人工智能学院的教职 offer（在全球范围内极度稀缺）。"KAN 不是一篇文章，也不是一个具体的模型，它是一种方法论和一种世界观，能够从混乱之中涌现出秩序。它证明了模型设计可以像牛顿定律一样，被‘科研审美’与第一性原理收敛，元模型正是这一方法论的下一个台阶。" 刘子鸣介绍。
刘子鸣表示：" 如果说 LLM 擅长的是 30% 的已经被压缩过的符号世界或语言世界，元环智能所做的元模型则是解决剩下 70% 未被压缩过的数值世界，其核心就是 KAN 模型，中短期内可用于工业检测、金融量化、气象预测、电力预测、自动驾驶、世界模型等按时间连续记录的数据场景设计出专门的预测模型，并验证可行性及商业化落地。明年，我们将推出通用的元模型 1.0，不限定场景，去生成适配各个垂直领域的专用模型。"
公司成立于 2026 年 5 月，团队平均年龄约 22 岁，成员多来自清华、北大等顶尖高校，是当下最受一级市场青睐的典型 " 小天才团队 "。
公司的 slogan 是 " 扩大洞察，而不只是算力 "（Scale Insight, not just Compute）。团队自主研发的模型训练直觉的测试基准 "Architecture IQ" 近期也会发布，用来评估大模型和人类研究员对模型训练的直觉水平。
顺为资本表示：" 目前全世界范围内都在探索新的 AI 范式，元模型可以加速模型快速收敛，并将大模型能力外溢到其他不同领域，商业上，元环先做‘能力边界更小’的产品：为工业检测、自动驾驶、气象预测、金融量化等按时间连续记录数据的场景自动设计预测模型，率先验证可行性并实现商业化；刘子鸣是 Z 时代年轻科学家的代表，无论是 AI for Science，还是 Science of AI 或是 AI for AI，刘博士都有很好的原生创新性和独特的学术审美。"
上海未来产业基金表示：" 我们认为，当模型智能的提升成为模型定价的主要依据，" 设计模型本身 " 的能力会越来越重要。在 AI for AI 的两条路线里，RSI 是工程化的现在，元模型是更底层的未来 —— 元环在这条路上处于前沿也早期的位置。当多数团队在追求堆算力、炼模型时，他们在沉淀算法设计的直觉，让 AI 学会创造模型。参与这一轮投资，是我们 Neolab 探索布局的一部分：在最早期、最不确定的地方，陪真正做底层研究的人走一段长路。"
星连资本表示：" 元环智能提出的元模型和 AI for AI 理念，为突破传统模型研发方式提供了一个令人耳目一新的新思路。我们看好这一方向的长期价值，也认可创始团队在神经科学与人工智能交叉领域的深厚积累和原创性探索。作为早期投资人，我们希望支持这样有技术理想、敢于挑战既有范式的团队，陪伴元环智能将 AI for AI 从构想一步步变为现实。"
云时资本表示：" 人工智能下半场的终极命题，注定是形成 AI for AI 的自闭环。AI for Science 的成功不在于堆砌算力，而是一个极少数核心研究员的研究小组对特定领域拥有顶级技能和极度痴迷。创始人刘子鸣恰好拥有这样的科研品味和纯粹初心，致力于开发造模型的那台机器。元环将物理学第一性原理与 AI for AI 深度融合，通过元模型驱动的新范式，重塑模型训练规律预测与全流程自动化科研体系。"
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